[发明专利]图像处理方法及系统

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

采用双边滤波将原始图像分解为基底图像和细节图像；

对所述基底图像进行自适应动态范围压缩，以及对所述细节图像进行细节增强；

将自适应动态范围压缩处理后的基底图像与细节增强后的细节图像进行加权融合后作为DRCDDE输出结果；

其中，在细节增强处理过程中，基于伽马校正来实现自适应灰度扩展从而进行增强，具体公式为：

其中，g_dde为增强后的细节图像，r_d为自适应的灰度扩展因子，f_d(x,y)为双边滤波后得到的细节图像；且：

其中，Q为调节系数；σ和μ分别为输入图像f_d(x,y)的方差和均值；σ^l(x,y)和μ^l(x,y)分别为以像素点f(x,y)为中心，在3×3的局邻域内计算出的局部方差和均值。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在细节增强处理过程中，还包括：

根据细节图像中噪声点与真实弱小目标的局部统计特性差异，构建噪声点抑制的局部规则，实现细节图像中背景残差及随机噪声的快速判别与抑制。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述基底图像进行自适应动态范围压缩包括：

建立起局部对比度保持的动态范围压缩的算子模型，并构建根据像素的局部均值自适应决定压缩比的非线性灰度转移函数；所述算子模型具体为：

其中，f_in(x,y)为原始输入图像像素点(x,y)的灰度值，f_avg(x,y)为其局部邻域平均值，g_out(x,y)为输出图像的灰度值，β为对比度的增强程度控制参数，T[.]:R→R表示任意单调递增且连续可微的灰度转移函数，R表示实数集；

所述非线性灰度转移函数具体为：

g_T为自适应灰度转换函数，r_b为压缩比；且：

其中，μ(x,y)为像素(x,y)的邻域平均值，k为修正的归一化因子，f_b(x,y)表示基底图像；联立得到最终对比度保持的动态范围压缩结果g_hdr(x,y)为：

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述加权融合处理包括：在融合前先做极值线性扩展：

前述的g_hdr(x,y),g_dde(x,y)相对应的扩展结果分别是G_hdr(x,y),G_dde(x,y)，最终的融合DRCDDE输出结果G_DRCDDE(x,y)表示为：

G_DRCDDE(x,y)＝(1-p)G_hdr(x,y)+pG_dde(x,y)

其中，p为比例系数，0＜p＜1。

5.一种图像处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一所述方法的步骤。